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PHP的图像识别技术原理与实现

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了PHP的图像识别技术原理与实现，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9017字，纯文字阅读大概需要13分钟。

内容图文

本篇文章主要介绍了PHP图像识别技术原理与实现，这个平时做的密码验证有异曲同工之处，有需要的可以了解一下。

其实图像识别技术与我们平时做的密码验证之类的没有什么区别，都是事先把要校验的数据入库，然后使用时将录入（识别）的数据与库中的数据做对比，只不过图像识别技术有一部分的容错性，而我们平时的密码验证是要100%匹配。

前几天，有朋友谈到做游戏点击抽奖，识别图片中的文字，当时立马想到的就是js控制或者flash做遮罩层，感觉这种办法是最方便快捷效果好，而且节省服务器资源，但是那边提的要求竟然是通过php识别图像中的文字。

赶巧那两天的新闻有：1、马云人脸识别支付；2、12306使用新的验证码，说什么现在国内的抢票软件都不能用了，发布不到一天就被破解。然后又很凑巧的那天早上看了一篇Java的图像识别技术文章。于是就琢磨着看一下PHP的图像识别技术。

其实所谓的图像识别，已经不是什么新技术了，起码我找到的资料都是很早之前的了。只不过我一直没涉及到这方面的工作，就一直没看过。

先说下这次实验的需求：有一张图片，里面三个位置分别有三个数字，要求取出相应位置的数字的值。（眼尖的同学可能会看出下面的代码是我拿的别人的，没错，的确是我直接copy别人并删减的，毕竟我对这些也是浅尝辄止，最后会贴出原作者的初始代码）

PHP的图像识别技术原理与实现 - 文章图片

class gjPhone
{

  protected $imgPath; // 图片路径
  protected $imgSize; // 图片大小
  protected $hecData; // 分离后数组
  protected $horData; // 横向整理的数据
  protected $verData; // 纵向整理的数据
  function __construct ($path)
  {
    $this->imgPath = $path;
  }

  public function getHec ()
  {
    $size = getimagesize($this->imgPath);
    $res = imagecreatefrompng($this->imgPath);
    for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) {
      for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) {
        $rgb = imagecolorat($res, $j, $i);
        $rgbarray = imagecolorsforindex($res, $rgb);
        if ($rgbarray['red'] < 125 || $rgbarray['green'] < 125 ||
             $rgbarray['blue'] < 125) {
          $data[$i][$j] = 1;
        } else {
          $data[$i][$j] = 0;
        }
      }
    }
    $this->imgSize = $size;
    $this->hecData = $data;
  }

  public function magHorData ()
  {
    $data = $this->hecData;
    $size = $this->imgSize;
    $z = 0;
    for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) {
      if (in_array('1', $data[$i])) {
        $z ++;
        for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) {
          if ($data[$i][$j] == '1') {
            $newdata[$z][$j] = 1;
          } else {
            $newdata[$z][$j] = 0;
          }
        }
      }
    }
    return $this->horData = $newdata;
  }

  public function showPhone ($ndatas)
  {
    error_reporting(0);
    $phone = null;
    $d = 0;
    foreach ($ndatas as $key => $val) {
      if (in_array(1, $val)) {
        foreach ($val as $k => $v) {
          $ndArr[$d] .= $v;
        }
      }
      if (! in_array(1, $val)) {
        $d ++;
      }
    }
    foreach ($ndArr as $key01 => $val01) {
      $phone .= $this->initData($val01);
    }
    return $phone;
  }

  /**
   * 初始数据
   */
  public function initData ($numStr)
  {
    $result = null;
    $data = array(
        '1' => '00000000111000000000000001110000000001001000100000000010100011000000000011000110000000000110000100000000010110011000000',
        '5' => '00000000001000000000000000010000000000100100100000000000101001110000000000100000110000000011000000100000001101000010000',
        '10' => '00000011100011100000000011001100100100100010010001000110000100100010001100001001000100011000010010001001001001100010100'
    );
    foreach ($data as $key => $val) {
      similar_text($numStr, $val, $pre);
      if ($pre > 95) { // 相似度95%以上
        $result = $key;
        break;
      }
    }
    return $result;
  }
}

$imgurl = 'jd.png';
list ($width, $heght, $type, $attr) = getimagesize($imgurl);
$new_w = 17;
$new_h = 11;
$thisimage = imagecreatetruecolor($new_w, $new_h); // $new_w, $new_h 为裁剪后的图片宽高
$background = imagecolorallocate($thisimage, 255, 255, 255);
imagefilledrectangle($thisimage, 0, 0, $new_w, $new_h, $background);
$oldimg = imagecreatefrompng($imgurl); // 载入原始图片
                    
// 首先定位要取图的位置(这里可以通过前端js或者其他手段定位，由于我这是测试，所以就ps定位并写死了)
$weizhi = array(
    '1' => 165,
    '5' => 308,
    '10' => 456
);

foreach ($weizhi as $wwzz) {
  $src_y = 108;
  imagecopy($thisimage, $oldimg, 0, 0, $wwzz, $src_y, $new_w, $new_h); // $src_y,$new_w为原图中裁剪区域的左上角坐标拷贝图像的一部分将src_im图像中坐标从src_x，src_y开始，宽度为src_w，高度为src_h的一部分拷贝到dst_im图像中坐标为dst_x和dst_y的位置上。
  $tem_png = 'tem_1.png';
  imagepng($thisimage, __DIR__ . '/' . $tem_png); // 通过定位从原图中copy出想要识别的位置并生成新的缓存图，用以后面的图像识别类使用。
  
  $gjPhone = new gjPhone($tem_png); // 实例化类
  $gjPhone->getHec(); // 进行图像像素分离
  $horData = $gjPhone->magHorData(); // 将分离出是数据转成01表示的图像、这里可以根据自己喜好定
  $phone = $gjPhone->showPhone($horData); // 将转换好的01表示的数据与库中的数据进行匹配，匹配度95以上就算成功，库这里由于是做测试就直接写了数组
  echo '| ' . $phone . ' | ';
}

如此看来，其实12306验证码被破解也算是有情可原了，也没必要那么的口诛笔伐了罢。只要不断的抓验证码图片并转成自己程序可读的数据存入库里，然后验证的时候进行匹配就可以了。那么阿里的人脸识别支付原理也算是理解了，只不过他们做的可能会很精细。

前端时间有看到阿里云的一个验证码形式，刚开始感觉可能会好点，现在看来，只要有心，其实也是可以破解的啊。

PHP的图像识别技术原理与实现 - 文章图片

好了，下面是原作代码。

/**
 * 电话号码识别.
 * @author by zsc for 2010.03.24
 */
class gjPhone
{

  protected $imgPath; // 图片路径
  protected $imgSize; // 图片大小
  protected $hecData; // 分离后数组
  protected $horData; // 横向整理的数据
  protected $verData; // 纵向整理的数据
  function __construct ($path)
  {
    $this->imgPath = $path;
  }

  /**
   * 颜色分离转换...
   *
   * @param unknown_type $path      
   * @return unknown
   */
  public function getHec ()
  {
    $size = getimagesize($this->imgPath);
    $res = imagecreatefrompng($this->imgPath);
    for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) {
      for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) {
        $rgb = imagecolorat($res, $j, $i);
        $rgbarray = imagecolorsforindex($res, $rgb);
        if ($rgbarray['red'] < 125 || $rgbarray['green'] < 125 ||
             $rgbarray['blue'] < 125) {
          $data[$i][$j] = 1;
        } else {
          $data[$i][$j] = 0;
        }
      }
    }
    $this->imgSize = $size;
    $this->hecData = $data;
  }

  /**
   * 颜色分离后的数据横向整理...
   *
   * @return unknown
   */
  public function magHorData ()
  {
    $data = $this->hecData;
    $size = $this->imgSize;
    $z = 0;
    for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) {
      if (in_array('1', $data[$i])) {
        $z ++;
        for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) {
          if ($data[$i][$j] == '1') {
            $newdata[$z][$j] = 1;
          } else {
            $newdata[$z][$j] = 0;
          }
        }
      }
    }
    return $this->horData = $newdata;
  }

  /**
   * 整理纵向数据...
   *
   * @return unknown
   */
  public function magVerData ($newdata)
  {
    for ($i = 0; $i < 132; ++ $i) {
      for ($j = 1; $j < 13; ++ $j) {
        $ndata[$i][$j] = $newdata[$j][$i];
      }
    }
    
    $sum = count($ndata);
    $c = 0;
    for ($a = 0; $a < $sum; $a ++) {
      $value = $ndata[$a];
      if (in_array(1, $value)) {
        $ndatas[$c] = $value;
        $c ++;
      } elseif (is_array($ndatas)) {
        $b = $c - 1;
        if (in_array(1, $ndatas[$b])) {
          $ndatas[$c] = $value;
          $c ++;
        }
      }
    }
    
    return $this->verData = $ndatas;
  }

  /**
   * 显示电话号码...
   *
   * @return unknown
   */
  public function showPhone ($ndatas)
  {
    $phone = null;
    $d = 0;
    foreach ($ndatas as $key => $val) {
      if (in_array(1, $val)) {
        foreach ($val as $k => $v) {
          $ndArr[$d] .= $v;
        }
      }
      if (! in_array(1, $val)) {
        $d ++;
      }
    }
    foreach ($ndArr as $key01 => $val01) {
      $phone .= $this->initData($val01);
    }
    return $phone;
  }

  /**
   * 分离显示...
   *
   * @param unknown_type $dataArr      
   */
  function drawWH ($dataArr)
  {
    if (is_array($dataArr)) {
      foreach ($dataArr as $key => $val) {
        foreach ($val as $k => $v) {
          if ($v == 0) {
            $c .= "<font color='#FFFFFF'>" . $v . "</font>";
          } else {
            $c .= $v;
          }
        }
        $c .= "<br/>";
      }
    }
    echo $c;
  }

  /**
   * 初始数据...
   *
   * @param unknown_type $numStr      
   * @return unknown
   */
  public function initData ($numStr)
  {
    $result = null;
    $data = array(
        0 => '000011111000001111111110011000000011110000000001110000000001110000000001110000000001011000000011011100000111000111111100000001110000',
        1 => '011000000000011000000000111111111111111111111111',
        2 => '001000000011011000000111110000001101110000011001110000011001110000110001111001100001011111100001000110000001',
        3 => '001000000010011000000011110000000001110000000001110000110001110000110001011001110011011111011111000110001100',
        4 => '000000001100000000111100000001111100000011101100000111001100001100001100011000001100111111111111111111111111000000001100000000000100',
        5 => '111111000001111111000001110001000001110001000001110001100001110001100001110000110011110000111111000000001100',
        6 => '000011111000001111111110011000110011110001100001110001100001110001100001110001100001010001110011010000111111000000001100',
        7 => '110000000000110000000111110000111111110001110000110111000000111100000000111000000000111000000000',
        8 => '000100011110011111111111110011100001110001100001110001100001110001100001110011100001011111111111000100011110',
        9 => '001111000000011111100001110000110001110000110001110000110001110000110001011000100001011111100111000111111110000001110000'
    );
    foreach ($data as $key => $val) {
      similar_text($numStr, $val, $pre);
      if ($pre > 95) { // 相似度95%以上
        $result = $key;
        break;
      }
    }
    return $result;
  }
}

$imgPath = "http://bj.ganji.com/tel/5463013757650d6c5e31093e563c51315b6c5c6c5237.png";
$gjPhone = new gjPhone($imgPath);
// 进行颜色分离
$gjPhone->getHec();
// 画出横向数据
$horData = $gjPhone->magHorData();
echo "===============横向数据==============<br/><br/><br/>";
$gjPhone->drawWH($horData);
// 画出纵向数据
$verData = $gjPhone->magVerData($horData);
echo "<br/><br/><br/>===============纵向数据==============< br/><br/><br/>";
$gjPhone->drawWH($verData);

//
输出电话 $phone = $gjPhone->showPhone($verData); echo "<br/><br/><br/>===============电话==============<br /><br/><br/>" . $phone;

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，更多相关内容请关注PHP中文网！

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的PHP的图像识别技术原理与实现全部内容，希望文章能够帮你解决PHP的图像识别技术原理与实现所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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